경쟁력 있는 분석가를 위한 데이터 엔지니어링 기초 : AWS, GCP 기반 클라우드 분석 환경 마스터

안녕하세요. 저는 강웅석이라고 합니다.
데이터 엔지니어로 일한지는 이제 만 5년이 조금 넘었고, 그동안 다양한 규모의 회사를 다니며 데이터 플랫폼을 구축하고 사내의 구성원들이 쉽고 자유롭게 데이터를 가지고 놀 수 있는 환경을 만들어내는 경험들을 해왔습니다. 이 과정에서 필연적으로 개발자, 데이터 분석가, 기획자, 심지어는 마케터나 데이터에 관심이 있는 회사 내의 어떠한 직군과도 커뮤니케이션 할 일이 많았고, 자연스럽게 데이터를 어떻게 볼 수 있는지 설명하는 시간도 많았습니다. 이를 통해 데이터 분석에 관심이 많고 무슨 데이터를 보고 싶은지도 아는데 데이터 분석 환경에 익숙하지 않아 데이터를 보지 못하는 분이 많다는 것을 깨달았고, 그래서 분석가를 위한 친절한 강의를 준비했습니다.

데이터 분석을 잘 하는 방법, 데이터 분석에 필요한 통계 지식이나 분석 방법론 등은 제가 아닌 훌륭한 데이터 분석가분들이 이미 많이 계시기에 제가 감히 설명할 내용은 아니라고 생각합니다. 전문가도 아니고요. 하지만, 데이터 엔지니어들이 어떤 방식으로 데이터 플랫폼을 구축하고, 플랫폼의 고객인 데이터 분석가 여러분들이 데이터 플랫폼이나 분석 환경을 어떻게 하면 잘 활용하실 수 있을지, 특히 클라우드 환경으로 넘어오면서 변화를 맞이한 데이터 플랫폼의 특징이 무엇인지 등을 소개하고 이를 통해 데이터 분석 환경이 익숙하지 않아 데이터를 잘 보지 못한다거나, 혹은 환경에 적응하느라 시간을 소비한다던가 하는 일을 줄여드리고자 합니다. 강의는 다양한 이론 소개 및 마지막 강의로 가면 갈수록 실제 환경의 예제를 같이 보여드리며 설명합니다.

어떤 규모의 회사를 가더라도 데이터 플랫폼이나 분석 환경이 있기 마련입니다. 그런 환경에 어떻게 잘 적응할 수 있는지, 그러려면 필요한 지식이 무엇인지 혹은 데이터 엔지니어와 데이터 관련 협업을 하고 싶은데 어떻게 하면 서로의 컨센서스를 맞춰 잘 소통할 수 있을지 등 회사의 데이터 업무에 필요한 지식들을 알려 드리고 있고, 이를 본인의 업무에도 그대로 잘 적용하실 수 있을 거라 생각됩니다.

당연히 회사에서 데이터 분석을 하시는 데이터 분석가분들에게 적합합니다만, 데이터 분석에 관심이 많으신 기타 직군분들도 충분히 들으실 수 있을 거라 생각합니다. 특히, 쏟아지는 데이터 관련 도구나 트렌드, 툴 속에서 각기 다른 특징을 가진 도구들이 어떻게 사용되는지 궁금하셨던 분들, 혹은 사내의 데이터 분석 환경에 적응하기가 어려우셨던 분들에게 더욱 도움이 될 것 같습니다.

지금까지 데이터 분석을 어떻게 하면 잘 할 수 있는지, 혹은 데이터 분석 방법론에 대해서 다룬 강의는 여럿 봐왔지만 그래서 실제로 우리 회사의 환경에서 어떻게 데이터를 조회하고, 내가 원하는 데이터 분석을 펼칠 수 있는지에 대한 설명을 다룬 강의는 보지 못했습니다. 데이터 분석 방법론을 잘 안다고 하더라도 결국 데이터를 조회할 수 있는 도구들에 대한 지식이 많이 없다면 데이터의 바다에서 허우적대기 쉽습니다. 이러한 고민거리를 쏙 빼고 데이터 분석의 본질에만 집중하실 수 있도록 꼭 필요한 지식들만 골라서 설명하려고 했습니다.

데이터 분석을 어떻게 하면 좋을지 고민하고 계신 분들도 있지만, 생각보다 분석도 알고 방법론도 아는데 우리 회사 환경이 너무 복잡해서 내가 원하는 분석을 하지 못하셨던 분들을 많이 봐왔습니다. 이 강의를 통해 그러한 공포와 어려움을 모조리 해결하시고 정말 중요한 비즈니스 데이터 분석과 데이터의 본질에만 집중하실 수 있게 되셨으면 좋겠습니다.